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Liebe Leserinnen und Leser,
traditionell werden bei der Multiplen Sklerose (MS) verschiedene Subtypen wie schubförmig und progredient unterschieden. Diese Einteilung spiegelt die Pathobiologie der Erkrankung jedoch nur unzureichend wider und ermöglicht auch nur bedingt eine Prognose des Krankheitsverlaufs und des Ansprechens auf die Behandlung. Ein internationales Forscherteam mit deutscher Beteiligung hat daher mithilfe Künstlicher Intelligenz eine datengestützte Klassifizierung des Krankheitsverlaufs vorgenommen.
Auf diese Weise identifizierte es statt fixer Krankheitsphänotypen vier zentrale Zustandsdimensionen, die den Verlauf der MS wesentlich besser abbilden: körperliche Behinderung, Hirnschädigung, klinische Schübe und stille Entzündungsaktivität. Entsprechend gehen frühere, milde Zustände meist über entzündliche Zwischenphasen in fortgeschrittene, irreversible Krankheitsstadien über. Ein direkter Übergang in die schweren Stadien ohne vorherige Entzündungsaktivität ist praktisch ausgeschlossen – stille, symptomfreie Entzündungen oder Schübe sind zentrale Treiber der Verschlechterung.
Den Forschenden zufolge ermöglicht das neue Modell nicht nur eine individualisierte Risikoeinschätzung – unabhängig vom diagnostizierten Subtyp –, sondern lässt sich auch auf viele andere neurologische Erkrankungen anwenden. Nun gilt es aber zunächst, die neuen Möglichkeiten in die klinische Praxis zu überführen.
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